Consulta de un modelo externo con ai_query()

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Nota:

Esta característica está en versión preliminar pública. Para consultar los puntos de conexión que atienden modelos externos, debe inscribirse en la versión preliminar pública. Rellene y envíe el formulario de inscripción de la versión preliminar pública de AI Functions.

En este artículo se muestra cómo configurar y consultar un punto de conexión de modelo externomediante la función SQL de Databricks integradaai_query(). En el ejemplo se usa la compatibilidad con los modelos externos de Mosaic AI Model Serving para consultar los valores gpt-4 proporcionados por OpenAI y realizar tareas de chat. Consulte AI Functions en Azure Databricks para más información acerca de esta función de IA.

Requisitos previos

Creación de un punto de conexión de modelo externo

A continuación se crea un modelo externo que sirve un punto de conexión que sirve a OpenAI gpt-4 para una tarea de chat.

Para crear un token de acceso personal, consulte Autenticación para la automatización de Databricks.

import requests
import json

personal_access_token = "your-personal-access-token"
headers = {
    "Authorization": "Bearer " + personal_access_token,
}
host = "https://oregon.cloud.databricks.com/"
url = host + "api/2.0/serving-endpoints"

data = {
    "name": "my-external-openai-chat",
    "config": {
        "served_entities": [
            {
                "name": "my_entity",
                "external_model": {
                    "name": "gpt-4",
                    "provider": "openai",
                    "openai_config": {
                        "openai_api_key": "{{secrets/my-external-model/openai}}",
                    },
                    "task": "llm/v1/chat",
                },
            }
        ],
    },
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

print("Status Code", response.status_code)
print("JSON Response ", json.dumps(json.loads(response.text), indent=4))

Consulta del modelo externo con ai_query()

En el editor de consultas SQL de Databricks, puede escribir consultas SQL para consultar el punto de conexión de servicio del modelo externo.

Consultas de ejemplo:

SELECT ai_query(
    "my-external-openai-chat",
    "What is a large language model?"
  )

SELECT question, ai_query(
    "my-external-openai-chat",
    "You are a customer service agent. Answer the customer's question in 100 words: " || question
  ) AS answer
FROM
  uc_catalog.schema.customer_questions

SELECT
 sku_id,
 product_name,
 ai_query(
   "my-external-openai-chat",
   "You are a marketing expert for a winter holiday promotion targeting GenZ. Generate a promotional text in 30 words mentioning a 50% discount for product: " || product_name
 )
FROM
 uc_catalog.schema.retail_products
WHERE
 inventory > 2 * forecasted_sales

Recursos adicionales